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持续学习
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CVPR 2020
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2020 年 4 月 2 日
【CVPR2020-Oral】用于任务感知的持续学习的条件信道门控网络
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当对一系列学习问题进行优化时,卷积神经网络会经历灾难性的遗忘:当满足当前训练示例的目标时,它们在以前任务中的性能会急剧下降。在这项工作中,我们介绍了一个基于条件计算的新的框架来解决这个问题。
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https://www.zhuanzhi.ai/paper/0e9c6a1fc2201cfc6c07d4d961e73e33
Conditional Channel Gated Networks for Task-Aware Continual Learning
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持续学习(continuallearning,CL) 是 模 拟 大 脑 学 习 的 过 程,按 照 一 定 的 顺 序 对 连 续 非 独 立 同 分 布 的 (independentlyandidenticallydistributed,IID)流数据进行学习,进而根据任务的执行结果对模型进行 增量式更新.持续学习的意义在于高效地转化和利用已经学过的知识来完成新任务的学习,并且能够极 大程度地降低遗忘带来的问题.连续学习研究对智能计算系统自适应地适应环境改变具有重要的意义
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